基于EMD分解的表面肌电信号动作模式识别  

RECOGNITION OF MOTION PATTERN OF ASEMG BASED ON EMD

作　　者：时改杰[1] 雷敏[1] 孟光[1] 

机构地区：[1]上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室振动冲击噪声研究所,上海200240

出　　处：《振动与冲击》2008年第11期64-66,76,共4页Journal of Vibration and Shock

基　　金：上海市自然基金项目资助(项目编号:06ZR14042);教育部留学回国人员科研启动基金项目资助;高等学校学科创新引智计划资助(项目编号:B06012)

摘　　要：从非平稳非线性的角度出发,将经验模式分解方法与最大李雅普诺夫指数相结合,对前臂运动时的表面肌电信号进行分析研究,并取得了很好的动作识别效果,研究结果表明该方法可为提高动作表面肌电信号的识别率提供一种新的研究手段。In view of the non-stationarity and nonlinearity,combining empirical mode decomposition with the lar- gest Lyapunov exponent,the ASEMG signal introduced by the motion of the forearm was investigated,and the high-accu- racy EMG recognition was achieved.The result indicates that the method proposed can effectively improve the identifica- tion rate of ASEMG signal.

关 键 词：动作表面肌电信号 经验模式分解 最大李雅普诺夫指数 BP神经网络 

分 类 号：TN911.7[电子电信—通信与信息系统]